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1、按输出量调整方式分有位置式PID、增量式PID。按做积分的有效范围分有普通PID、积分分离法。按P、I、D参数的动态设置分有模糊PID、神经网络PID和其它的只能算法调整出来的PID。
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2、如果你认为系统中含有非线性因素，那么只能通过时域辨识，随之而来的PID设计也必须在时域下进行。 Z-N调参的方法确实像你说的，只是在保证稳定性的前提下给出了个大概的参考，基本没考虑优化的因素。
3、模糊PID控制是利用当前的控制偏差和偏差，结合被控过程动态特性的变化，以及针对具体过程的实际经验，根据一定的控制要求或目标函数，通过模糊规则推理，对PID控制器的三个参数进行在线调整。
4、智能优化算法是一种启发式优化算法，包括遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、粒子群算法等。·智能优化算法一般是针对具体问题设计相关的算法，理论要求弱，技术性强。
1、第一步：启动一个新的Spring Boot项目 利用启动.spring.io创建一个“网络”项目。在“依赖项”对话框中搜索并添加“web”依赖项，如屏幕截图所示。点击“生成”按钮，下载zip，然后将其解压缩到计算机上的文件夹中。
2、执行速度快。学习springboot还要学redis的原因是redis速度非常快，每秒可执行110000次的SET操作。Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型的数据库，是提供多种语言的API。
3、Spring和SpringBoot中应用程序引导的基本区别在于servlet。Spring使用 Web.xml 或 SpringServletContainerInitiators 作为它的引导入口点。Spring支持 Web.xml 引导方式以及最新的Servlet 3+方法。
4、简化配置：Spring Boot通过自动配置的方式，大大减少了我们在搭建项目时需要进行的配置。例如我们只需在pom.xml文件中添加相应的依赖，Spring Boot就会自动进行配置，我们可以快速搭建出一个可用的Web应用程序。
1）启发式算法：一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度不一定事先可以预计。
启发式算法可以这样定义：一个 基于直观或经验构造 的算法， 在 可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解 ， 该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。
启发式算法：计算机科学的两大基础目标，就是发现可证明其执行效率良好且可得最佳解或次佳解的算法。而启发式算法则试图一次提供一或全部目标。
启发式算法的不足和如何解决方法： (水平有限 仅仅提出6点) 启发式算法目前缺乏统完整的理论体系。 很难解决！ 启发式算法的提出就是根据经验提出，没有什么坚实的理论基础。 由于NP理论，启发式算法就解得全局最优性无法保证。
